車牌識(shí)別工作原理流程如下：

1、車輛檢測(cè)：可采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式感知車輛的經(jīng)過(guò)，并觸發(fā)圖像采集抓拍。

2、圖像采集：根據(jù)車輛檢測(cè)方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過(guò)車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置，給相機(jī)一個(gè)觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)在接收到觸發(fā)信號(hào)后會(huì)抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大；另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。北京易泊時(shí)代經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識(shí)別率和穩(wěn)定性都位居行業(yè)前列。

3、預(yù)處理：噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等。

4、車牌定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車牌區(qū)域。

5、字符分割：定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了保證車牌類型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是必不可少的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái)，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問(wèn)題。

6、字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

7、結(jié)果輸出：將車牌識(shí)別結(jié)果以文本格式輸出，包括車牌號(hào)，車牌顏色，車牌類型等。

這就是車牌識(shí)別的基本過(guò)程原理